Por: Juan Carlos Palma, Field CTO y Latam Growth Market Director para America Látina, BMC Software
Un mundo cambiante
En un entorno donde las disrupciones tanto económicas y tecnológicas afectan a todas las industrias y sectores, elementos como los datos, las nuevas tecnologías, los dispositivos y las redes convergen para transformar profundamente la forma en que trabajamos y vivimos. Esta convergencia está dando lugar a nuevas industrias y a la reinvención de las existentes, obligando a las organizaciones a adaptarse con rapidez.
La tecnología ha dejado de ser solo un proveedor de servicios para convertirse en el motor del negocio. Las empresas exitosas comparten principios clave que les permiten aprovechar la información práctica, responder con agilidad y orientar sus operaciones al cliente, garantizando su relevancia ante los rápidos cambios del mercado.
El ciclo de vida de los datos y su valor estratégico
El crecimiento explosivo de los datos y la rápida aparición de herramientas de análisis representan un cambio trascendental en la forma cómo las organizaciones gestionan sus recursos informáticos. Esta transformación está impulsada por tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML), que dotan a líderes y empleados de capacidades inimaginables desde hace una década.
La gestión de datos abarca el desarrollo, ejecución y supervisión de planes, políticas, programas y prácticas que controlan, protegen y aumentan el valor de la información a lo largo de su ciclo de vida:
1. Creación y captura: generación de datos desde múltiples fuentes internas y externas.
2. Almacenamiento y organización: estructuración y resguardo seguro de la información.
3. Integración: interoperabilidad entre sistemas, garantizando que la información fluya y esté
disponible cuando se necesite.
4. Análisis: uso de analítica avanzada e inteligencia artificial para transformar datos en conocimiento.
5. Uso y automatización: conversión del conocimiento en acciones automatizadas y decisiones
estratégicas.
6. Retención o eliminación: aplicación de políticas para preservar o descartar información según su
valor y requisitos legales.
Al igual que la gestión del capital financiero, administrar correctamente los datos significa maximizar su retorno y minimizar riesgos. Un dato confiable y oportuno puede marcar la diferencia entre una decisión estratégica acertada y una oportunidad perdida.
Retos en la gestión de datos
A medida que las organizaciones adoptan estas tecnologías, enfrentan varios desafíos internos y externos. Un reto primordial es asegurar la correcta protección de los datos, garantizando que la información sensible se mantenga segura ante posibles brechas de seguridad. Además, el cumplimiento normativo es cada vez más complejo, requiriendo que las empresas se mantengan actualizadas con las regulaciones cambiantes para evitar sanciones.
Otro reto significativo es la integración de datos provenientes de diversas fuentes. Las empresas deben ser capaces de combinar información de múltiples plataformas y tecnologías, sobre todo en un ambiente multinube, generando una visión integral y coherente que permita una toma de decisiones más informada.
De la analítica descriptiva a la prescriptiva
Analizar el pasado permite entender el presente, pero quedarse solo con dicha información convierte a la empresa en reactiva. El análisis en tiempo real aporta información descriptiva (nos dice qué está ocurriendo en el momento) y en la ejecución nos permite ser proactivos.
El verdadero salto se da al combinar datos históricos y actuales con algoritmos predictivos, anticipando escenarios y evaluando posibles consecuencias. La nueva inteligencia artificial generativa contribuye con analítica prescriptiva, que no solo interpreta situaciones, sino que recomienda acciones concretas para modificar el presente y construir el futuro deseado.
Interoperabilidad y automatización: aceleradores de valor y orquestación de datos
La interoperabilidad —la capacidad de que sistemas, aplicaciones y plataformas compartan y utilicen datos de forma fluida— es esencial para que la información esté disponible en el momento y lugar adecuados. Sin ella, los datos quedan aislados, perdiendo valor y limitando su uso estratégico.
La automatización, por su parte, permite ejecutar procesos repetitivos y complejos sin intervención humana, garantizando rapidez, precisión y consistencia. Combinada con IA y analítica avanzada logra habilitar la toma de decisiones en tiempo real y la ejecución inmediata de acciones basadas en información confiable.
La orquestación de datos nos permite coordinar y automatizar múltiples fuentes de información y tareas en sistemas informáticos. Su objetivo es asegurar que los datos y aplicaciones funcionen de manera eficiente y sin interrupciones, facilitando el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de información.
La realidad es que la mayoría de los flujos de trabajo de datos son extremadamente complejos y la ejecución de estos proyectos a escala empresarial resulta costosa y no lo suficientemente rápida. Estos proyectos constan de cuatro etapas: ingesta de datos, almacenamiento de datos, procesamiento de datos y generación de información para tomar decisiones más rápidas e inteligentes.
El almacenamiento y procesamiento de datos son procesos complejos, cuyo diseño depende de la persistencia, el valor de los datos, la frecuencia de actualización y la velocidad de procesamiento requerida. Los desafíos incluyen determinar la cantidad y la naturaleza del procesamiento necesario—si es constante, variable, programado, basado en eventos o ad hoc—y cómo reducir los costos asociados.
Perspectivas prácticas y agilidad empresarial
El crecimiento explosivo de los datos y la llegada de herramientas impulsadas por IA y aprendizaje automático han dotado a las organizaciones de capacidades inéditas. Las empresas que han priorizado su operación en la digitalización y automatización no se limitan a generar alertas, sino que obtienen perspectivas prácticas, amplias y predictivas para respaldar decisiones de alto nivel.
La agilidad empresarial —capacidad de responder rápidamente a demandas internas, cambios del mercado y oportunidades emergentes— se ve potenciada por datos confiables, interoperabilidad y automatización. Según McKinsey, las organizaciones ágiles pueden aumentar hasta en un 30 % su rendimiento operativo, multiplicar por cinco o diez su velocidad de respuesta e impulsar la innovación de forma sostenida.
Conclusión
En un mercado cada vez más competitivo y volátil, la gestión de datos ya no es opcional: es un imperativo estratégico. Su correcta administración a lo largo del ciclo de vida del dato, apoyada en interoperabilidad y automatización, permite a las empresas madurar, transformarse de ser reactivas a prescriptivas, anticipando cambios, optimizando recursos y generando valor real para clientes, empleados y accionistas.
La gestión de datos se ha convertido en un componente esencial para el éxito empresarial en la era digital. Las organizaciones que superan los desafíos de seguridad, cumplimiento e integración son aquellas que están mejor posicionadas para aprovechar todo el potencial de sus datos, obteniendo así una ventaja competitiva sostenible.
Obtener valor de los datos no ocurre por accidente, requiere intención, planificación, coordinación y liderazgo. Las organizaciones que lo entiendan
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